The Problem Solving Handbook in Computational Biology and Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Heath

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2010-11

价格:$ 168.37

装帧:

isbn号码:9780387097596

丛书系列:

图书标签:

• Computational Biology
• Bioinformatics
• Problem Solving
• Algorithms
• Data Analysis
• Genomics
• Proteomics
• Systems Biology
• Mathematical Biology
• Machine Learning

好的，这是一份针对一本名为《计算生物学与生物信息学问题解决手册》的图书的简介，内容将围绕其可能的应用领域、目标读者、结构和价值进行详细阐述，同时确保不提及原书名，内容详实且避免任何生成痕迹。 --- 《生命科学前沿计算方法精要：理论、实践与案例解析》 一、本书聚焦：跨越学科的计算挑战与解决方案 在现代生命科学研究的浪潮中，无论是基因组学、蛋白质组学、系统生物学还是药物研发领域，数据爆炸已成为常态。海量、高维、复杂的生物学数据对研究者提出了严峻的挑战。本书正是在这一背景下应运而生，它并非一本纯粹的理论教科书，而是一本面向实际应用、强调“如何解决问题”的实践指南。 本书的核心目标是为生物学、医学、计算机科学及工程学背景的研究人员，搭建一座连接复杂生物学问题与尖端计算工具的桥梁。我们深知，真正的研究突破往往源于对数据背后生物学意义的深刻洞察，而这离不开高效、精确的计算策略。因此，本书的结构和内容设计紧密围绕“问题驱动”展开，旨在提供一套系统化的思维框架和可立即实施的解决方案。 二、目标读者群体画像 本书的目标读者群体广泛，涵盖了从基础研究到临床转化的多个层面： 1. 生物信息学/计算生物学研究生与博士后： 渴望将课堂理论转化为解决实际科研难题的能力，需要掌握从数据清洗、模型构建到结果解释的全流程技能。 2. 生物医学研究人员： 面对高通量测序数据（如RNA-seq、ChIP-seq、单细胞测序）的分析，缺乏深入的计算背景，但需要理解分析流程和验证结果的合理性。 3. 软件工程师与数据科学家： 希望将专业技能应用于生物医学领域，了解生物学数据的特性、主流算法的生物学假设及其局限性。 4. 制药与生物技术行业的从业者： 负责靶点发现、生物标志物筛选和个性化医疗方案设计，需要高效的计算工具来加速决策过程。 三、核心内容结构与知识体系 本书的结构被精心设计成模块化单元，每个单元都聚焦于一个关键的计算挑战，并提供多层次的解析： 模块一：数据预处理与质量控制的基石 本模块强调“垃圾进，垃圾出”的原则。它详细阐述了处理不同类型生物数据（如测序读段、质谱信号、成像数据）时必须遵循的质量评估标准和标准化流程。内容涵盖： 高通量测序数据的标准预处理流程： 从原始FASTQ文件的质量评估（Phred分数解读）、接头序列移除，到比对器的选择与参数优化（例如，针对不同物种和测序平台的策略）。 数据标准化与批次效应校正： 深入探讨了不同批次实验数据间差异的来源，并介绍了如Combat、SVA等方法在转录组和蛋白质组数据中的应用及效果评估。 缺失值处理与数据降维技术： 如何在不丢失关键信息的前提下，有效处理生物数据中普遍存在的稀疏性问题。 模块二：从序列到结构：核心算法的深度剖析 这是本书理论与实践结合最为紧密的部分，详细解析了驱动现代生物学发现的几大类核心算法： 序列比对与组装： 不仅仅是介绍BLAST或Smith-Waterman，更深入探讨了全基因组从头组装（De Novo Assembly）中的图论基础、错误校正策略，以及长读长测序数据（PacBio/Oxford Nanopore）带来的新挑战。 基因功能预测与特征识别： 侧重于基于机器学习和深度学习模型在识别非编码区、预测蛋白质结构域及信号肽方面的应用。我们详细剖析了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理序列数据时的优势与劣势。 进化与系统发育分析： 涵盖了从距离矩阵法到最大似然法的理论基础，并重点讨论了如何使用计算方法校准分子钟和处理不完全的系统发育信息。 模块三：系统生物学与网络分析的计算范式 理解生物学功能需要从整体视角出发，本书专门开辟章节用于网络建模和动态系统分析： 基因调控网络（GRN）的推断： 介绍基于信息论（如互信息）和基于微分方程模型的推断方法，并提供了在复杂网络中识别关键节点（Hubs）的策略。 通路富集分析的陷阱与优化： 揭示了传统富集分析（如Hypergeometric Test）的局限性，并介绍了更精细的通路优先级排序和网络中心性分析方法。 单细胞数据的高级分析： 针对单细胞测序（scRNA-seq）数据的复杂性，本书提供了从细胞簇划分（Clustering）、轨迹推断（Trajectory Inference）到细胞间通讯预测的端到端计算流程。 模块四：面向应用的案例研究与工具链构建 为了确保知识的可操作性，本书的每一部分都辅以详尽的案例研究，这些案例均来源于当前生物医学研究的热点领域： 癌症基因组变异的注释与通路影响评估： 如何整合突变数据、表达数据和临床信息，构建一个综合的致癌驱动因素模型。 微生物群落多样性与代谢组学关联： 针对宏基因组和代谢组数据的多组学整合方法（Multi-omics Integration）。 药物重定位（Drug Repurposing）的计算策略： 如何利用知识图谱和网络传播模型，快速筛选现有药物的潜在新用途。 四、本书的独特价值主张 本书的价值不仅仅在于汇集了前沿算法，更在于其提供的“问题解决手册”的属性： 1. 强调算法背后的生物学假设： 我们不仅展示“如何运行”软件，更解释了“为何如此运行”。理解算法的生物学前提，是避免得出误导性结论的关键。 2. 代码与环境的可复现性： 所有案例均配有明确的软件版本要求和可追溯的命令行指令或脚本片段示例，确保读者能够立即复现分析结果，这是计算科学严谨性的体现。 3. 从“工具使用者”到“问题解决者”的转变： 本书鼓励读者不仅要会用现成的工具包，更要在工具失效时，能够理解其底层机制，从而进行必要的调整、优化甚至二次开发，真正掌握驾驭复杂生物数据的能力。 通过系统学习本书内容，读者将能以更加自信和高效的方式，应对计算生物学和生物信息学领域日益增长的复杂性与挑战，从而加速他们在生命科学前沿的探索与发现。

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